python 定義函數(shù)

params

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就是(5, 5)

(5,) * 2 ,就是2個(gè)5的元組,乘號(hào)可以理解成相加。"*" * 30就是30個(gè)“*"的字符串

*params作為參數(shù)，前面的*號(hào)就是把params元組分解成元素的意思，這樣就分開成為2個(gè)參數(shù)了。實(shí)際上傳遞給了x，y

于是就執(zhí)行了power（5，5）

python split函數(shù)分割后是列表還是數(shù)組

"hello?world!".split()

['hello',?'world!']

從輸出的結(jié)果來看是list

python中的format函數(shù)怎么使用

首先按下“Win+R”組合鍵，打開運(yùn)行窗口。在打開文本框輸入“cmd”，點(diǎn)擊確定。在打開的cmd窗口中，輸入：“python”，點(diǎn)擊Enter鍵。在Python環(huán)境中，輸入：“x = format(0.5, '%')”，點(diǎn)擊Enter鍵。在Python環(huán)境中，輸入：“print(x)”，詳細(xì)步驟：

1、首先按下“Win+R”組合鍵，打開運(yùn)行窗口。

2、在打開文本框輸入“cmd”，點(diǎn)擊確定。

3、在打開的cmd窗口中，輸入：“python”，點(diǎn)擊Enter鍵。

4、在Python環(huán)境中，輸入：“x = format(0.5, '%')”，點(diǎn)擊Enter鍵。

5、在Python環(huán)境中，輸入：“print(x)”。

6、點(diǎn)擊Enter鍵，即可使用Python內(nèi)置的format函數(shù)把數(shù)字0.5格式化為百分比值。

python 8個(gè)常用內(nèi)置函數(shù)解說

8個(gè)超好用內(nèi)置函數(shù)set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

python中有許多內(nèi)置函數(shù)，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強(qiáng)大，用好了可以大大提高代碼效率。

這次來梳理下8個(gè)好用的python內(nèi)置函數(shù)

1、set()

當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行去重操作的時(shí)候，set()函數(shù)就派上用場(chǎng)了。

用于創(chuàng)建一個(gè)集合，集合里的元素是無序且不重復(fù)的。集合對(duì)象創(chuàng)建后，還能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人問如何用python寫一個(gè)四則運(yùn)算器，輸入字符串公式，直接產(chǎn)生結(jié)果。用eval()來做就很簡(jiǎn)單：eval(str_expression)作用是將字符串轉(zhuǎn)換成表達(dá)式，并且執(zhí)行。

3、sorted()在處理數(shù)據(jù)過程中，我們經(jīng)常會(huì)用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時(shí)候就需要用到sorted() ，它可以對(duì)任何可迭代對(duì)象進(jìn)行排序，并返回列表。對(duì)列表升序操作：

對(duì)元組倒序操作：

使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長(zhǎng)度來排序：

根據(jù)自定義規(guī)則，對(duì)元組構(gòu)成的列表進(jìn)行排序：

4、reversed()如果需要對(duì)序列的元素進(jìn)行反轉(zhuǎn)操作，reversed()函數(shù)能幫到你。reversed()接受一個(gè)序列，將序列里的元素反轉(zhuǎn)，并最終返回迭代器。

5、map()做文本處理的時(shí)候，假如要對(duì)序列里的每個(gè)單詞進(jìn)行大寫轉(zhuǎn)化操作。這個(gè)時(shí)候就可以使用map()函數(shù)。

map()會(huì)根據(jù)提供的函數(shù)，對(duì)指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說map()函數(shù)會(huì)把序列里的每一個(gè)元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個(gè)例子，對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理：

6、reduce()前面說到對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理，用map()函數(shù)。那我想將列表里的每個(gè)元素相乘，該怎么做呢？這時(shí)候用到reduce()函數(shù)。

reduce()會(huì)對(duì)參數(shù)序列中元素進(jìn)行累積。第一、第二個(gè)元素先進(jìn)行函數(shù)操作，生成的結(jié)果再和第三個(gè)元素進(jìn)行函數(shù)操作，以此類推，最終生成所有元素累積運(yùn)算的結(jié)果。再舉個(gè)例子，將字母連接成字符串。

你可能已經(jīng)注意到，reduce()函數(shù)在python3里已經(jīng)不再是內(nèi)置函數(shù)，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數(shù)拎出來講，是因?yàn)樗匾恕?/p>

7、filter()一些數(shù)字組成的列表，要把其中偶數(shù)去掉，該怎么做呢？

filter()函數(shù)輕松完成了任務(wù)，它用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回一個(gè)迭代器對(duì)象。filter()函數(shù)和map()、reduce()函數(shù)類似，都是將序列里的每個(gè)元素映射到函數(shù)，最終返回結(jié)果。我們?cè)僭囋嚕绾螐脑S多單詞里挑出包含字母w的單詞。

8、enumerate()這樣一個(gè)場(chǎng)景，同時(shí)打印出序列里每一個(gè)元素和它對(duì)應(yīng)的順序號(hào)，我們用enumerate()函數(shù)做做看。

enumerate翻譯過來是枚舉、列舉的意思，所以說enumerate()函數(shù)用于對(duì)序列里的元素進(jìn)行順序標(biāo)注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個(gè)例子說明，對(duì)字符串進(jìn)行標(biāo)注，返回每個(gè)字母和其索引。

python 字符串分割split()函數(shù)中中英文逗號(hào)分割

在我這里沒有問題啊，能夠正確地分割。注意最好不要用內(nèi)置函數(shù)名稱作為變量名。

Python分組

前言分組原理

核心：

1.不論分組鍵是數(shù)組、列表、字典、Series、函數(shù)，只要其與待分組變量的軸長(zhǎng)度一致都可以傳入groupby進(jìn)行分組。

2.默認(rèn)axis=0按行分組，可指定axis=1對(duì)列分組。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組操作的過程可以概括為：split-apply-combine三步：

1.按照鍵值（key）或者分組變量將數(shù)據(jù)分組。

2.對(duì)于每組應(yīng)用我們的函數(shù)，這一步非常靈活，可以是python自帶函數(shù)，可以是我們自己編寫的函數(shù)。

3.將函數(shù)計(jì)算后的結(jié)果聚合。

1 分組模式及其對(duì)象

1.1 分組的一般模式

三個(gè)要素:分組依據(jù)、數(shù)據(jù)來源、操作及其返回結(jié)果

df.groupby(分組依據(jù))[數(shù)據(jù)來源].使用操作

1.2 分組依據(jù)的本質(zhì)

1.3Groupby 對(duì)象

通過 ngroups 屬性，可以訪問分為了多少組:

通過 groups 屬性，可以返回從 組名映射到 組索引列表的字典:

當(dāng) size 作為 DataFrame 的屬性時(shí)，返回的是表長(zhǎng)乘以表寬的大小，但在 groupby 對(duì)象上表示統(tǒng)計(jì)每個(gè)組的 元素個(gè)數(shù):

通過 get_group 方法可以直接獲取所在組對(duì)應(yīng)的行，此時(shí)必須知道組的具體名字:

1.4 分組的三大操作

分組的三大操作:聚合、變換和過濾

2.聚合函數(shù)

2.1內(nèi)置聚合函數(shù)

包括如下函數(shù): max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多個(gè)函數(shù)

當(dāng)使用多個(gè)聚合函數(shù)時(shí)，需要用列表的形式把內(nèi)置聚合函數(shù)的對(duì)應(yīng)的字符串傳入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】對(duì)特定的列使用特定的聚合函數(shù)

對(duì)于方法和列的特殊對(duì)應(yīng)，可以通過構(gòu)造字典傳入 agg 中實(shí)現(xiàn)，其中字典以列名為鍵，以聚合字符串或字符串列表為值。

【c】使用自定義函數(shù)

在 agg 中可以使用具體的自定義函數(shù)，需要注意傳入函數(shù)的參數(shù)是之前數(shù)據(jù)源中的列，逐列進(jìn)行計(jì)算

【d】聚合結(jié)果重命名 如果想要對(duì)結(jié)果進(jìn)行重命名，只需要將上述函數(shù)的位置改寫成元組，元組的第一個(gè)元素為新的名字，第二個(gè)位置為原來的函數(shù)，包括聚合字符串和自定義函數(shù)

3 變換和過濾

3.1 變換函數(shù)與 transform 方法

變 換 函 數(shù) 的 返 回 值 為 同 長(zhǎng) 度 的 序 列， 最 常 用 的 內(nèi) 置 變 換 函 數(shù) 是 累 計(jì) 函 數(shù):cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它們的使用方式和聚合函數(shù)類似，只不過完成的是組內(nèi) 累計(jì)操作。

3.2 組索引與過濾

過濾在分組中是對(duì)于組的過濾，而索引是對(duì)于行的過濾

組過濾作為行過濾的推廣，指的是如果對(duì)一個(gè)組的全體所在行進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的結(jié)果返回 True 則會(huì)被保留，F(xiàn)alse 則該組會(huì)被過濾，最后把所有未被過濾的組其對(duì)應(yīng)的所在行拼接起來作為 DataFrame 返回。

在 groupby 對(duì)象中，定義了 filter 方法進(jìn)行組的篩選，其中自定義函數(shù)的輸入?yún)?shù)為數(shù)據(jù)源構(gòu)成的 DataFrame 本身，在之前例子中定義的 groupby 對(duì)象中，傳入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和屬性 都可以在自定義函數(shù)中相應(yīng)地使用，同時(shí)只需保證自定義函數(shù)的返回為布爾值即可。

4 跨列分組

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在設(shè)計(jì)上，apply 的自定義函數(shù)傳入?yún)?shù)與 filter 完全一致，只不過后者只允許返回布爾值

【a】標(biāo)量情況:結(jié)果得到的是 Series ，索引與 agg 的結(jié)果一致

【b】Series 情況:得到的是 DataFrame ，行索引與標(biāo)量情況一致，列索引為 Series 的索引

【c】DataFrame 情況:得到的是 DataFrame ，行索引最內(nèi)層在每個(gè)組原先 agg 的結(jié)果索引上，再加一層返 回的 DataFrame 行索引，同時(shí)分組結(jié)果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

新聞名稱：python拆分函數(shù),Python 分割
網(wǎng)站路徑：http://chinadenli.net/article12/dsidogc.html

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